在大数据时代，我们已经听了不少有关大数据的应用。现在，在人工智能与大数据交叉的时代，我们也不得不来谈谈智能大数据应用。在飞马网的FMI人工智能大会上，来自美国华为的CTO胡鲁辉先生，就“智能大数据应用”为我们做了分享。
胡鲁辉，曾就职于亚马逊和微软，常年在大数据领域深耕。
大数据的变化
胡鲁辉表示，大数据从过去五年到十年间的变化是很多的。主要表现在数据量的变化。这个从数据的单位应用上已经有非常明显的表现：比如早期的时候我们可能讲几个字节、几个兆，现在讲的是TB、EB。
而大数据被采集进来以后，就需要通过数据挖掘，使数据产生价值。大数据的变化，最早可能是Batch Processing，然后是Flink、Spark。胡鲁辉告诉我们，像亚马逊、微软，他们推出来云上的服务，是通过云计算这种能力，使大数据更加方便。那再往后是什么？
胡老师表示需要三方面的能力：就是数据、AI和云。也就是通过云计算这个强大的数据分析能力，还有智能的挖掘方法，和丰富的数据，把三方面结合起来，才能把大数据做的更好。
尽管我们经常听到有人在谈大数据，但是胡老师告诉我们，其实大数据还是刚从概念走向应用，而且价值不是很大。因此，当前重点就是下一个应该是什么样的技术，能够帮助我们解决当前的一些挑战，能够让大数据的价值真正的发挥出来。
在胡老师看来，应该是实时大数据。
因为以前都是从技术角度我们在考虑这个大数据。我们想到了批处理、流处理，我们知道现在离线也解决了，实时也解决了。但是，真正从用户角度考虑，他要的不是数据，用户真正想的就是通过数据怎么能够有很好的用户体验，这是最关键的。
那么，这个用户体验怎么来定义呢？其实也就是从四个方面：
第一、批流计算。因为数据有两种，静态和动态的，动态的数据，要实时处理，但是静态的数据其实也需要实时处理，因为我们的想法和我们的要求一直都在变化，如何能够根据我们实际的需求，得到一个结果，以前的方法就是我这个不一致了，这个计算的方法都弄好了，要一些新的结果，可能需要一些工程师，还需要一些数据分析的人员。但是，真正含义上是实时的可以批流处理，就是你的数据很大，通过实时处理，很快的把结果给拿出来。
第二、随时可得。
第三、基于数据预测。通过过去的数据能够产生新的数据，这个数据是将来新的数据。
第四、实时决策。
数据和智能的结合
如何通过智能把大数据更加有效，更加能够体现它的价值？胡老师强调，其实从机器学习这几年的快速发展来看，它主要的就是数据的积累。
深度学习。像CNN、RNN、DON等，深度学习有很强的计算能力，通过这两方面的基础，使深度学习实现可能。另外，神经网络，尽管从算法理论上来说不是新东西，但是这几年通过计算能力和数据量的提升，使它得到实际上的改变。
深度学习的应用，我们所应用的能力有Transfer Learning、Ensemble Learning、Incremental Learning等几种，应用到各种方面：
* 第一，图像识别。就是Image Classification。
* 第二，机器翻译。举个例子，中文转换到英文，或者英文转换到德文，这里一般用到的技术，就是神经网络这个技术。
* 第三，Specch Recognition。
* 第四，怎么把文字转化成语音，这个比较火，AlphaGo就是通过这个技术可以对环境实时的做调整和判断。
胡老师以亚马逊为例，为我们做了介绍，比如amazon alexa，就是把人工智能做成一个开放性的平台，一边是相当于开发人员，就是开发者可以产生不同的skills，另一边边就是应用，通过Voice也好，或者通过API的形式也好，可以给不同的设备连接起来。某种意义上说，这应该是开放的一个人工智能的平台，也就是说，开发者他可以定制不同的规则，定制不同的模型。然后，用户场景当中，他根据具体的能力，然后做一些具体的事情。
就是怎么能够通过一个统一的方法，把不同的模型和不同的能力结合起来，它就说，我通过一个云的平台，这个平台把开发人员和消费应用者结合起来，这里可以支持不同的设备，可以支持不同的解决方案。
云这个东西怎么挖掘？从技术方面我们怎么样做，怎么通过云计算的这种技术，能够比较快速的帮助大家做智能大数据的应用。这里其实相当于一个简单的流程，数据比较多，可能有数据采集和数据收集这个过程。
另一方面，首先要数据存储，数据存储以后，下一步就是通过数据分析和数据处理的方式，怎么能够把数据进行实际的分析和实际的应用。怎么通过机器挖掘的方式，把数据的关联性找出来，或者说怎么能够通过预测，然后用过去和现在的数据产生一个新的数集，是人工智能时代的关键。
胡老师以在微软做的一个大数据Knowledge Recommender为例，为我们介绍了通过大数据和机器学习的手段，实现数据的只能应用。
怎么通过大数据和机器学习这个手段，把里面复杂的文字和关系挖掘出来？从客户角度来讲，这里面的文字或者关系，本身是一个比较直观一点的事情。我们主要是通过这么一个机会，这里主要有三大块：离线的方式、实时的文本，实时的数据。一部分是离线的，一部分是在线的。在离线过程当中，我们是产生了知识库；在线过程当中，就是实际的文本，或者实际的数据进来以后，我们通过一些类似的方法把文本理解以后，然后从这个知识库里进行搜索。相当于一个关系的匹配的过程。因为产生这个结果，会有很多很多误差，人工智能很大一部分就是偏差和误差，如果都是相关的，或者没有产生副作用的还好，但是有些把那个给误导了，我们怎么把产生的结果进行更好的过滤、优化，然后把结果变得更加准确。所以，这个系统里主要有三个大部分，具体应用领域，我们可能使用的过程不太一样。
胡老师认为，其实想智能在大数据应用的时候，有的时候分不清楚到底是大数据帮助了智能，还是智能帮助了大数据。因为可能智能也是一个产品，大数据也是一个产品。
所以，总结起来有三个方面：
* 一方面大数据和人工智能的关系是相当密切的，通过人工智能帮助了大数据的价值实现，也可以说，有了大数据这个技术，可以让人工智能做的更加好，关系是相当大的。
* 第二，其实技术在不断的变化，但是如何从这里把价值挖掘出来是很关键的。
*第三，智能和大数据之间的关系，从一开始的时候，就有相互关联这个事情，今后就是如何让他们做的更加能够相关，其实我们要思考一个事情，也就是它里头其实有很多挑战，我们还要不断思考它在这里头的一些东西。这就是今天分享的内容。
附一则胡鲁辉现场的Q&A：
Q：现在大数据里的生态产品非常多，进入这个行业的时候对未来有什么建议？还没有出现实时处理的情况下有没有一种替代方案做这个事情？
胡鲁辉：第一个问题，很多大数据的研究者也都在思考这个问题，比如如何把使用成本降下来，大家可能都在寻找一个工具和方法，想解决所有的问题。但是，困难比较多，像亚马逊和微软，微软的想法就是总是想通过软件或者解决方案做不同的事情。而亚马逊的方法不一样，它是针对一个能力，针对一个方法提供工具。其实大数据从三个维度选择。一个维度就是有数据产产生，数据采集，这个维度其实有不同的层面。另外，数据的度，就是冷数据，或者热数据。这几个例子，如果每个礼拜的数据很大，可能就是1EB的数据，可能就会找一种成本比较高的计算方法，回到原来这个问题，我们怎么选择工具呢？我说你从这三个维度考虑。每个工具，像开源的产品也好，或者不同类的存储工具，在某个方面比较明确。所以，记着要解决问题的时候，要从三个维度分析一下。
第二个问题，用户更多是从体验角度，我们可能也就是从两个方面，一个方面从它数据本身本质方面去考虑，还有怎么能够给用户这个体验，和用户真正的要求方面结合起来。
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